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文本分类方法总结李荣陆(复旦大学计算机与信息技术系，上海，200433)E-mail: lironglu@一、Swap-1方法1，特点：特征选择：将只在某一类中出现的词或短语作为这一类的特征，词频作为权重。
二、n-gram方法1，N-Gram-Based Text Categorization（1）特点：n-gram项的生成：为了得到字符串中结尾部分的字符串，对不够n的字符串追加空格。
如：Text的3-gram项为_Te、Tex、ext、xt_、t__。
类的表示：先计算类别中所有训练文本的n-gram项的词频，然后按词频对其由大到小进行排序，最后保留从第n（实验中等于300）项开始的k个n-gram项作为此类的特征值。
相似度计算：（2）优点：容错性强，可以允许文本中有拼写错误等噪声。
（3）用途：区分测试文档是何种语言，即语言分类；自动文本分类2，CAN Bayes(Chain Augmented Naive Bayes)Bayes 分类器是一个性能很好的线性分类器，但是它假设文档的每个分类特征属性间是相互独立的，这显然是不成立的。
假设d i ={w i1,w i2,…,w in }为一任意文档，它属于文档类C ={c 1, c 2,…, c k }中的某一类c j 。
根据Bayes 分类器有：)()|()()()|()|(j j i i j j i i j c P c d P d P c P c d P d c P ∝=，其中∏==rk j ik j i c w P c d P 1)|()|(。
如果使用Bayes 网络来描述特征属性间的联系，则失去了Bayes 模型的简单性和线性特征。
我们使用了统计语言学中的N-Gram 模型，它假设一个词在文档中某个位置出现的概率仅与它之前的n-1个词有关，即：)|()|(11121--+--=i n i n i i i i w w w w P w w w w P 。
第 22卷第 4期2023年 4月Vol.22 No.4Apr.2023软件导刊Software Guide基于Albert与TextCNN的中文文本分类研究李飞鸽，王芳，黄树成（江苏科技大学计算机学院，江苏镇江，212100）摘要：互联网数据众多，为高效管理互联网的海量中文文本数据，提出基于Albert与TextCNN的中文文本分类方法（ATT）。
该方法引入Albert模型解决一词多义问题，使用TF-IDF算法抽取当前文本数据中权重最高的5个词构建整个文档关键词表，将关键词表与Albert生成的词向量进行向量拼接，构成一个融合关键词信息的多义词向量。
并且，在传统TextCNN基础上根据中文语言特点调整卷积核窗口大小以提取文本数据的深层局部特征。
实验表明，ATT模型相较于未加入TF-IDF关键词表、未调整卷积核大小的传统模型，F1值分别提升1.88%和2.26%，为中文文本分类提供了一种新方法。
关键词：向量；文本特征提取；多标签；文本分类DOI：10.11907/rjdk.221591开放科学（资源服务）标识码（OSID）：中图分类号：TP391.1 文献标识码：A文章编号：1672-7800（2023）004-0027-05Research on Chinese Text Classification Based on Albert and TextCNNLI Fei-ge， WANG Fang， HUANG Shu-cheng（School of Computer， Jiangsu University of Science and Technology， Zhenjiang 212100， China）Abstract：Due to the large amount of Internet data， in order to efficiently manage the massive Chinese text data on the Internet， a Chinese text classification method based on Albert and TextCNN （referred to as ATT） is proposed. This method introduces Albert model to solve the problem of polysemy. TF-IDF algorithm is used to extract the five words with the highest weight in the current text data to build the whole docu‐ment keyword table. The keyword table and the word vector generated by Albert are vector spliced to form a polysemy word vector that inte‐grates keyword information. Moreover， on the basis of traditional TextCNN， the window size of convolution kernel is adjusted according to the characteristics of Chinese language to extract the deep local features of text data. The experimental results show that the ATT model， compared with the traditional model without TF-IDF keyword list and without adjusting the size of convolution kernel， increases the F1 value by 1.88% and 2.26% respectively， providing a new method for Chinese text classification.Key Words：word vector； text feature extraction； multi-label； text classification0 引言在移动互联时代，文本数据呈现爆炸式增长。
文本特征提取的常用方法文本特征提取是自然语言处理中的重要步骤，它将文本数据转换成可以被机器学习算法处理的特征。
在本文中，我们将介绍文本特征提取的常用方法，包括词袋模型、TF-IDF、词嵌入和主题模型等。
1. 词袋模型词袋模型是一种简单而常用的文本特征提取方法。
它将文本数据转换成一个由词语构成的向量，其中每个词语的出现与否表示为1或0。
词袋模型忽略了词语的顺序和语法结构，只关注词语的频率信息。
这种方法简单高效，适用于大规模文本数据的处理。
2. TF-IDFTF-IDF（Term Frequency-Inverse Document Frequency）是一种用于衡量词语在文本中重要性的方法。
它通过词语在文本中的出现频率（TF）和在整个语料库中的出现频率（IDF）来计算词语的权重。
TF-IDF能够过滤掉常见的词语，突出文本中的关键信息，因此被广泛应用于文本分类、信息检索等任务中。
3. 词嵌入词嵌入是一种将词语映射到低维度实数向量空间的方法。
通过词嵌入，每个词语都可以表示为一个稠密向量，同时保留了词语之间的语义和语法关系。
Word2Vec、GloVe和FastText是常用的词嵌入模型，它们可以在大规模文本数据上学习词语的向量表示，为文本特征提取提供了有力支持。
4. 主题模型主题模型是一种用于从大规模文本数据中抽取主题信息的方法。
它可以识别文本中隐藏的主题结构，帮助我们理解文本数据背后的语义信息。
LDA（Latent Dirichlet Allocation）是主题模型中的经典算法，它能够将文档表示为概率分布的混合，将文本数据转换成主题特征。
结语文本特征提取是自然语言处理中的关键环节，它为文本数据的分析和挖掘提供了基础。
在本文中，我们介绍了词袋模型、TF-IDF、词嵌入和主题模型等常用的文本特征提取方法，它们各有特点，可以根据具体任务的需求选择合适的方法。
随着自然语言处理技术的不断发展，我们相信文本特征提取方法会越来越多样化和高效化，为文本数据的应用提供更多可能性。
学习笔记：NLP概述和⽂本⾃动分类算法详解感谢：https:///articles/2018-07-25-5⼀、 NLP 概述1.⽂本挖掘任务类型的划分⽂本挖掘任务⼤致分为四个类型：类别到序列、序列到类别、同步的（每个输⼊位置都要产⽣输出）序列到序列、异步的序列到序列。
同步的序列到序列的例⼦包括中⽂分词，命名实体识别和词性标注。
异步的序列到序列包括机器翻译和⾃动摘要。
序列到类别的例⼦包括⽂本分类和情感分析。
类别（对象）到序列的例⼦包括⽂本⽣成和形象描述。
2.⽂本挖掘系统整体⽅案达观数据⼀直专注于⽂本语义，⽂本挖掘系统整体⽅案包含了 NLP 处理的各个环节，从处理的⽂本粒度上来分，可以分为篇章级应⽤、短串级应⽤和词汇级应⽤。
篇章级应⽤有六个⽅⾯，已经有成熟的产品⽀持企业在不同⽅⾯的⽂本挖掘需求：垃圾评论：精准识别⼴告、不⽂明⽤语及低质量⽂本。
黄反识别：准确定位⽂本中所含涉黄、涉政及反动内容。
标签提取：提取⽂本中的核⼼词语⽣成标签。
⽂章分类：依据预设分类体系对⽂本进⾏⾃动归类。
情感分析：准确分析⽤户透过⽂本表达出的情感倾向。
⽂章主题模型：抽取出⽂章的隐含主题。
为了实现这些顶层应⽤，达观数据掌握从词语短串分析个层⾯的分析技术，开发了包括中⽂分词、专名识别、语义分析和词串分析等模块。
3.序列标注应⽤：中⽂分词同步的序列到序列，其实就是序列标注问题，应该说是⾃然语⾔处理中最常见的问题。
序列标注的应⽤包括中⽂分词、命名实体识别和词性标注等。
序列标注问题的输⼊是⼀个观测序列，输出的是⼀个标记序列或状态序列。
举中⽂分词为例，处理「结合成分⼦」的观测序列，输出「结合/成/分⼦」的分词标记序列。
针对中⽂分词的这个应⽤，有多种处理⽅法，包括基于词典的⽅法、隐马尔可夫模型（HMM）、最⼤熵模型、条件随机场（CRF）、深度学习模型（双向 LSTM 等）和⼀些⽆监督学习的⽅法（基于凝聚度与⾃由度）。
4.序列标注应⽤：NER命名实体识别：Named Entity Recognition，简称 NER，⼜称作「专名识别」，是指识别⽂本中具有特定意义的实体，主要包括⼈名、地名、机构名、专有名词等。
文本特征提取的研究进展文本特征提取是自然语言处理领域中的关键任务，它是将给定的文本数据转换为可用于机器学习算法的数值特征的过程。
这些特征可以用来训练分类器、聚类算法以及其他机器学习模型，从而实现各种文本分析任务，如情感分析、文本分类、信息检索等。
近年来，随着深度学习技术的发展，基于神经网络的文本特征提取方法取得了很大的突破。
传统的文本特征提取方法主要包括以词为基本单位的词袋模型和TF-IDF等方法，但这些方法忽略了词之间的语义和上下文关系。
与传统方法相比，基于神经网络的文本特征提取方法可以自动学习到更丰富的语义表示。
在文本特征提取的研究中，词嵌入是一个非常重要的技术。
词嵌入是指将词语映射到低维向量空间的过程，其中每个维度表示一个语义特征。
通过预训练的词嵌入模型，可以将上下文语义信息编码为向量形式。
目前最流行的词嵌入模型是Word2Vec和GloVe，它们通过训练海量的语料库来学习词语之间的语义关系。
除了词嵌入之外，句子级别的特征提取也成为了研究的热点。
传统的句子表示方法主要是基于统计特征和手工设计的规则。
近年来，一些基于循环神经网络（RNN）和卷积神经网络（CNN）的模型被提出来用于句子的特征提取。
这些模型可以通过学习句子的上下文关系来提取句子的语义信息。
此外，还有一些其他的文本特征提取方法值得关注。
一种是基于注意力机制的方法，它可以根据输入文本中的关键信息自适应地选择性地关注不同的特征。
另一种是基于迁移学习的方法，它可以通过在大规模数据集上进行预训练，然后将学到的特征迁移到目标任务上，从而提高模型的性能。
最后，文本特征提取还面临一些挑战和未解决的问题。
首先，如何处理大规模数据集上的文本特征提取仍然是一个挑战，因为传统的方法很难处理海量的文本数据。
其次，对于不同类型的文本数据，如长文本、微博、电子邮件等，如何选择适当的特征提取方法仍然是一个开放问题。
此外，文本特征提取的解释性也是一个重要的问题，目前大多数方法都是黑盒子模型，很难解释为什么这些特征对于任务有重要作用。
河北大学学报 (自然科学版) J o u r n al of He b ei U n iver s it y ( Nat u ral Scie n ce Editio n ) 第 30 卷 第 1 期2010 年 1 月 Vo l . 30 No . 1 J a n . 2010基于量化同义词关系的改进特征词提取方法徐建民1 ,刘清江1 ,付婷婷1 ,戴 旭2(1 . 河北大学 数学与计算机学院 , 河北 保定 071002 ;2 . 河北大学 传媒实验教学中心 ,河北 保定 071002)摘 要 :提出一种基于量化同义词关系的改进的 T F 2ID F 文本特征词提取方法. 该方法将在同一文本中 出现的某个词的同义词做为一个集合 ,在传统 T F 2ID F 方法计算的词语权重的基础上对同义词集合中的词 语及其相关词进行权重调整 ,通过相似度对同义词集合中的词语进行了合并加权. 实验证明该方法对文本中 的同义词及其相关词进行了有效处理 ,提高了文本特征词提取的准确性.关键词 :特征提取 ; T F 2ID F ;同义词 ;知网 ;同现概率中图分类号 : T P 391 文献标志码 : A 文章编号 :1000 - 1565 (2010) 01 - 0097 - 05Improved F eatu re Selection Method B a s ed onSimilarity of Synonym ousX U J ia n 2min 1 ,L I U Qing 2jia n g 1 ,FU Ting 2ting 1 ,DAI Xu 2(1 . C olle g e of Mat h e matic s a n d C o mp ut e r Scie n ce , He b ei U n ive r s it y , Bao d i n g 071002 , Chi n a ;2 . Ce n t e r of Media Exp e ri me n t a l Teachi n g , He b ei U n iver s it y , Bao d i n g 071002 , Chi n a )Abstract :A met h o d of i mp ro v e d f e at u re e xt r actio n ba s ed o n syno n ymo u s wa s p r opo s e d . The met h o d collect ed syno nyms i n t he t e xt a s a set , a dj u st me nt t he wei ght s of syno n ym s i n t he set a nd relat e d wo r d s ba se d o n T F 2ID F ,a nd co mbi ned syno n ym s t h ro ugh t he si mila rit y. The e xp eri me nt al re s ult s di sp l a y t h at t h enew met h o d i mp r o v e s t h e acc u racy of f e at u re e xt ractio n .K ey w ords :f e at u re e xt r actio n ; T F 2ID F ; syno n ym o u s ; ho w n et ; co 2occ u r r e n ce特征词提取是文本检索 、文本自动分类等信息领域的基础问题. 特征词提取主要是提取出那些能够代表 文本特征的词语 ,在不影响文本分类情况下排除与文本主题无关或关联性不大的词语 ,提高文本检索和文本 分类的效率. 特征词提取有很多优秀的方法[ 1 - 2 ] , T F 2ID F ( Te r m Freque ncy 2Inve r se Doc u me nt Freque n cy ) 方 法是其中应用最多的一种方法. 这种方法是建立在特征独立的假设基础上 ,虽然能有效降低计算时间 ,但是 词语间的内在联系使得这种假设很难成立 ,不可避免地带来提取准确度的降低 ,所以 T F 2ID F 方法仍有许多 需要改进的地方. 汉语中文字表达灵活 ,一个词语往往还有很多同义的词可以表达. 同义词虽然丰富了文本 的表达但对于某些基于统计词频的特征词提取方法来说无疑是降低了在文本中使用了过多同义词的特征词 的权重 ,因此在文本分类中使用同义词有助于提高查全率但不会降低查准率[ 3 ] . 文本[ 4 ] 对同义词进行了合 并 ,采用词频与相对熵的剩余度的组合 T F 3 En s u 对特征词进行加权 ,但它只是将同义词做同样的处理 ,没 收稿日期 :2009 - 09 - 11基金项目 :国家博士后科学基金资助项目(20070420700) 第一作者 :徐建民 (1966 —) ,男 ,河北馆陶人 ,河北大学教授 ,博士生导师 ,主要从事信息检索 、不确定信息处理方向研究.有考虑同义词之间的差别. 本文是在 T F 2ID F 计算方法的基础上加入了同义词的因素 ,用相似度量化了同义 词之间的关系 ,并且考虑了同义词的相关词对词语权重的影响 ,由此提出了一种改进的文本特征提取算法. 实验证明 ,该方法能提高特征词提取的准确度和文本的分类性能.传统的 T F 2ID F1 传统的 T F 2ID F 方法以 T F ×ID F 作为计算词语权重的方法. T F ( Ter m Freque n cy ) 是指词语在文本中 出现的频率 ,某个词语在一个文本中出现的次数越多 ,则认为这个词语对于这个文本的表示贡献越大. ID F ( Inver s e Doc u me n t Freque n cy ) 为倒排文本频率 ,指的是词语在文本集合中的分布情况. 计算公式为N ,(1)ID F = lo g n 其中 , N 表示全部文本数 , n 表示含有该词语的文本数. ID F 表示的是在全部文本集中含有某个词语的文本 越少 ,则认为这个词语在表示文本时越重要. ID F 降低了那些在大多数文本中都出现的词语的重要性 ,增强 了那些只在少数文本中出现的词语的重要性.T F 2ID F 将 T F 和 ID F 结合起来 ,从词语在文本中的频率和在文本集中的分布 2 个方面衡量该词在文本 表示中的重要程度.T F 2ID F 公式有很多种形式 ,最常用的公式形式如下 :W ( t k , d ) ( 2) 其中 t f ( t k , d ) 为特征词 t k 在文本 d 中的频数 , n tk 为文本集中含有 t k 的文本的数量 , a 取 0 . 01 .近些年有许多研究者将信息增益、互信息等方法与 T F 2ID F 方法结合起来 ,分别从词语分布比例、词语的类分布、词语位置因子等几方面进行改进[ 5 - 7 ] . 但是信息增益和互信息主要处理的是词与文本类别之间的信息 ,这些方法在词间关系特别是同义词的处理上并不理想.2 基于量化同义词关系的改进特征词提取方法2 . 1 候选特征词的选择在文本提取中 ,某些权重偏小的词语 ,即使调整了权重也不可能成为特征词 ,因此本文将有可能成为特 征词的词语提取出来作为候选特征词以达到降低计算量的目的. 本文的方法是在传统 T F 2ID F 方法上的改进 ,计算方法也是以传统 T F 2ID F 方法计算出来的 W ( t k , d ) 为基础进行权重的调整. 选择候选特征词具体方法是 :将文本进行预处理后 ,用传统的 T F 2ID F 方法计算出每个词语的权重 ,找 出前 n 个值最大的作为候选特征词 , 按权重大小排序 , 并表示为 V ( t ) = ( t 1 w 1 ; t 2 w 2 ; t 3 w 3 ; ; t n w n ) . ; t i w i ; t i 为特征词 , w i 为第 i 个特征词对应的权重 , 且 w 1 > w 2 > w 3 > 2 . 2 同义词查找及相似度计算 定义 1 词语相似度指 2 个词语的语义相似程度 , 词语 S i , S j 的相似度用 S i m ( S i , S j ) 表示.定义 2 同义词集合指词语 t 和与 t 在文本中有同义关系的所有词语的集合 , 用 S = { S 1 , S 2 , S 3 , 表示. w i > w n ., S m }T F 2ID F 方法对词间关系考虑较少 ,而文本中又不可避免地含有大量的同义词 ,因为一个人在描述一件 事情或表达一个观点时 ,总会趋于从不同的侧面来说明 ,在不同的情况下要用到不同的词语来表达 ,也就是 说 ,同义词集合 S 中的词语是对一个共同概念的不同表达. 在同一文本中某个词的同义词出现较多时表明 这篇文本的主题与这个同义词集合所表达的概念是相近的. 因此 ,进行词频统计时将同义词因素考虑到特征第1 期徐建民等:基于量化同义词关系的改进特征词提取方法·99 ·文中用《同义词词林》[ 8 ] 查找同义词《.同义词词林》原版是梅家驹先生等人人工构造的,并于1983 年由上海辞书出版社第1 次出版. 原书收录词语近7 万,全部按意义进行编排,它是一部类义词典.同义词词林扩展版是哈工大信息检索研究室在《同义词词林》的基础上,参照多部电子词典资源,按照人民日报语料库中词语的出现频度,只保留频度不低于3 ( 小规模语料的统计结果) 的部分词语. 最终,词林扩展版收录的词语共有77 343 条.词林扩展版按照树状层次结构把所有收录的词条组织到一起,把词汇分成大、中、小3 类,大类有12 个,中类有97 个,小类有1 428 个,小类下再划分词群. 每个词群中的词语又进一步分成了若干个行,同一行的词语要么词义相同(有的词义十分接近) ,要么词义有很强的相关性. 文中同义词查找以行为单位,同在一行并且相似度大于某个阈值的为一组同义词.相似度计算一般有2 种方法[ 9 ] :基于语义词典的相似度计算方法和基于语料库统计的相似度计算方法.基于语义词典的相似度计算方法受人的主观影响比较大,但它直观有效. 后者比较依赖于训练所用的数据库,计算量大而且受数据稀疏和噪声干扰的影响较大.基于《知网》的相似度计算方法[ 10 ] 以《知网》中“概念”的最小单位“义原”作为计算的基本单位,充分利用了《知网》对每个词语描述时的语义信息,避免了单从字面判断词语相似度的弊端. 可以计算字面上不相似,统计关联较小的词汇间的相似度.2 个词语相似度计算公式为4 i∑βi ∏S i m j( S 1, S2 ) ,=S i m ( S1 , S 2)( 3)i = 1 j = 1其中, S i m j ( S1, S2) 为2 个概念的义原描述式,βi ( 1≤i ≤4) 是可调节的参数, 且有β1 +β2 +β3 +β4 = 1 ,β1≥β2 ≥β3 ≥β4 .2 .3 同义词的相关词计算同义词集合表达的概念与文本的主题相近, 那么同义词集合中的词语的相关词也必定与文本的主题有密切关系,在特征提取中它的权重也应该相应的增加. 2 个词语之间的同现关系是2 个词语相关性的最直接的反映. 如果2 个词同时出现在一个句子里, 这2 个词具有最直接的相关性[ 11 ] , 本文的同现频率指的是句内同现频率.定义3句内同现频率指的是2 个词语在同一个句子里同时出现的次数.设词语t i 在文本D 中出现的次数为m i ,词语t j 在文本D 中出现的次数为m j,词语t i 与词语t j 之间的同现频率记为m ij ,可知m ij = m j i , m i i = m i.词语t i 与词语t j 的同现概率为m i j( 4)p ij =,m i + m j-m i j其中, p ij 表示词语t i与词语t j 的同现概率.公式4 计算结果会得到同义词集合中的所有词与文本中词语的同现概率,一个m 行n 列的矩阵. 在文本中因为同义词表达的是同一个概念,因此跟同义词集合中多个词都有同现关系的词语的权重也应该得到加强. 公式为p s = ∑p ij ,(5)i ∈s其中p s 为与同义词集合中的多个词具有同现关系的词的同现概率.利用计算后的矩阵对同义词集合中的词语及其相关词进行权重调整, 第i 个词语的权重修正为1) 同义词集合中的词语nW 3i = ∑p ij ×W i .( 6)j = 12) 同义词的相关词mW 3 i = ∑p ij ×W i .(7)j = 1这样, 同义词集合中的词语的权重得到了加强, 跟同义词关联比较大的词语权重也得到了加强.2 .4 同义词合并加权在中文文本分类中处理同义词主要有3 种方法:将同义词作为同一个词考虑; 将同义词分开考虑,以词频高的为标准词,其他的词根据语义距离来处理;用概念类来代替词. 无论是第1 种还是第3 种方法在处理同义词时都没有考虑到同义词之间的区别, 难以准确的表示同义词之间的关系. 本文采用第2 种方法, 以同义词集合中权重最大的词作为标准词, 其他的词语根据词语相似度来对标准词进行加权.《同义词词林》是一部类义词典,有些同属一类的词语之间的相似度并不高,本文给出了一个值β, 只有相似度大于β的才被认为是能给标准词加权的同义词. 同义词加权分3 种情况:1) t i 没有同义词则w i 不变;t i 的同义词在V 中, 计算t i 与其同义词之间的相似度S i m 并与β比较, 若S i m > β, 则给t i 加权并删2)除t i的同义词,若S i m< β,则不认为它是同义词,寻找下一个同义词;3) t i 的同义词没有在V 中,计算t i 与其同义词之间的相似度S i m并与β比较,若S i m>β,则给t i 加权,若S i m< β,寻找下一个同义词.若t i 有同义词t j ,则t i 加权公式为w 3 i = w i+ w j 3 S i m ( t i , t j) .( 8)计算完所有词语的权重后, 找出权重最大的前N 个词语作为文本的特征词.3 实验结果3 . 1 评价标准特征词提取是文本分类的前序工作,文本分类的准确性一定程度上反应了特征词提取的准确性. 所以将用改进后的特征词提取方法提取特征词后的文本分类,然后用传统的T F2ID F方法提取特征词后的文本分类,就可以对2 种方法提取出来的特征词进行对比.评价分类效果的标准有很多, 国际上通用的评估指标主要有查全率( Recall )、查准率( Prici s io n) 和F2 mea s ure .对应公式分别如下1) 查全率N c iR i= .( 9)N c i + F c i2) 查准率N c iPi = .( 10)N c i + P c i3) F2mea s ureFi = 2 3 R i3 Pi.(11) R i+ Pi其中, N c i 是分类为类C i的文本数, F c i 是属于C i但被分类到其他类的文本数, P c i 是不属于C i但被错误分类到C i 的文本数.3 . 2 实验结果实验采用北大标注的人民日报语料库,从中选择了6 个类:农业、艺术、经济、历史、政治、体育,其中训练文本600 篇,测试文本600 篇,每个类中分别包含100 篇训练文本和100 篇测试文本.分类方法采用了KN N ( K 最大近邻) 分类算法, K 值取16 ,得到2 种方法分类结果比较如表1 .R , P , F第1 期徐建民等:基于量化同义词关系的改进特征词提取方法·101 ·从表1 可以看出,用改进后的特征词提取方法提取的特征词分类效果无论在查全率、查准率还是F2 mea s ure ,从总体上来说都要优于用传统T F2ID F方法提取的特征词的分类效果.表1 分类效果比较T a b. 1 Comp ariso n of classicatio n resclts改进后的特征提取方法传统T F2ID F方法R/ % P/ % F/ % R/ % P/ % F/ %农业艺术经济历史政治体育79 92 . 9 85 . 34 77 91 . 6 83 . 7 88 69 . 8 77 . 9 87 69 . 6 77 . 3 87 72 . 5 79 . 1 91 68 . 4 78 . 1 52 81 . 2 63 . 4 41 83 . 6 55 . 0 83 76 . 8 79 . 8 82 73 . 2 77 . 4 86 88 . 7 87 . 3 85 87 . 6 86 . 2结束语4从词间关系的角度出发,利用相似度量化了同义词之间的相似程度,并对同义词的相关词进行了加权计算,提出了一种改进的T F2ID F文本特征词提取方法. 实验结果表明,改进后的特征词提取方法的分类效果要优于传统的T F2ID F方法,改进后的特征词提取方法是有效的且可行的.实验中还发现,由于基于《知网》的相似度计算方法是以基于实例的机器翻译为背景,所以有些相似度不高的词语也被当作了同义词来计算;另外,利用KN N 算法时,如果测试文本中含有过多的被合并的词语,也会影响分类精度,在以后的工作中需要更合理的方法解决以上问题.参考文献:[ 1 ] 刘丽珍,宋瀚涛. 文本分类中的特征选取[J ] .计算机工程,2004 , 30 (4) : 14 - 15 .[ 2 ] SA HA M I M . U s ingmachine lea r n ing to imp r o v e info r m atio n acce s s [ D ] .St a n fo r d , Califo r n ia : St a nfo r d U n iver s it y , C o m2 p u t er S eience Dep a r t m ent ,1999 .[ 3 ] 邹娟,周经野,邓成. 特征词提取中同义词处理的新方法[J ] .中文信息学报,2005 ,19 (6) :44 - 49 .[ 4 ] 吕震宇,林永民,赵爽,等. 基于同义词词林的文本特征选择与加权研究[J ] .情报杂志,2008 (5) :130 - 132 .[ 5 ] 鲁松,李晓黎,白硕,等. 文本中词语权重计算方法的改进[J ] .中文信息学报, 2000 , 14 (6) : 8 - 13 .[ 6 ] 廖浩,李志蜀,王秋野,等. 基于词语关联的文本特征词提取方法[J ] .计算机应用,2007 ,27 (12) :3009 - 3012 .[ 7 ] 熊忠阳,黎刚,陈小莉,等. 文本分类中词语权重计算方法的改进与应用[J ] .计算机工程与应用,2008 ,44 (5) :187 - 189 . [ 8 ] 梅家驹. 同义词词林[ M ].上海:上海辞书出版社出版,1983 .[ 9 ] 秦春秀,赵捧未,刘怀亮. 词语相似度计算研究[J ] .情报理论与实践,2007 ,30 (1) :105 - 108 .[ 10 ] 刘群,李素建. 基于《知网》的词汇语义相似度计算[J ] .中文计算语言学, 2002 , 7 (2) : 59 - 76 .[ 11 ] 马颖华,王永成,苏贵洋,等. 一种基于字同现频率的汉语主题文本抽取方法[ J ] .计算机研究与发展,2003 ,40 ( 6) : 874 - 878 .(责任编辑:孟素兰)。
文本分类中特征选择方法的研究的开题报告
一、研究背景
随着社会信息化的快速发展，数据量呈现爆发式增长，文本分类作为一种自然语言处理技术，应用也越来越广泛，例如情感分析、垃圾邮件识别、文本聚类等领域。
文本分类的关键之一就是提取特征，提取优秀的特征将有助于提高分类准确率。
目前，特征选择已经成为文本分类算法优化的重要环节。
二、研究目的
本文的研究目的是探讨文本分类中的特征选择方法，包括特征权重计算、特征筛选和特征降维等方面。
通过对现有的特征选择方法进行对比和分析，以期寻找出更加
适合文本分类的特征选择方法，从而提升文本分类的准确率。
三、研究内容
1. 文本分类的基本概念和算法
2. 特征选择方法的分类和原理
3. 基于信息熵的特征选择方法
4. 基于互信息的特征选择方法
5. 基于卡方检验的特征选择方法
6. 嵌入式特征选择方法
7. 实验分析与结果
四、研究意义
本文的研究意义在于：
1.为文本分类提供更加有效的特征选择方法，提高分类准确率。
2.为自然语言处理领域的研究提供参考和借鉴。
3.为未来文本分类算法的研究提供基础和支持。
五、研究方法
本文采用文献调研和实验分析相结合的方法进行研究。
首先，对现有的文本分类算法和特征选择方法进行梳理和分析；然后，选择多种特征选择方法进行对比实验，并对实验结果进行分析和总结。
六、预期结果
预计本文将研究出一种在文本分类中较为优秀的特征选择方法，并通过实验结果进行验证，使得该方法具有一定的可行性和实际应用价值。
同时，本文也将对现有的文本分类算法和特征选择方法进行深入的分析，为后续相关研究提供参考和借鉴。
数据分析中的文本分类方法与实践指导随着信息时代的到来，海量的文本数据成为了数据分析的重要组成部分。
而文本分类作为数据分析的一个重要领域，对于帮助人们从大量的文本数据中提取信息和洞察趋势具有重要意义。
本文将介绍一些常见的文本分类方法，并提供一些实践指导，帮助读者更好地应用这些方法。
一、传统的文本分类方法1. 朴素贝叶斯分类器朴素贝叶斯分类器是一种基于贝叶斯定理的概率模型，通过计算文本中各个特征的条件概率来进行分类。
它假设文本的特征之间是相互独立的，从而简化了计算过程。
朴素贝叶斯分类器在文本分类中应用广泛，尤其适用于处理大规模的文本数据。
2. 支持向量机分类器支持向量机分类器是一种基于统计学习理论的分类模型，通过寻找一个最优的超平面来将不同类别的文本分开。
支持向量机分类器在处理高维数据和非线性数据时表现出色，但对于大规模文本数据的处理速度较慢。
3. 决策树分类器决策树分类器是一种基于树状结构的分类模型，通过一系列的判断条件来对文本进行分类。
决策树分类器简单易懂，可解释性强，但容易出现过拟合的问题。
二、深度学习在文本分类中的应用传统的文本分类方法在一定程度上能够满足需求，但随着深度学习的发展，越来越多的研究者开始将其应用于文本分类任务中。
深度学习通过构建深层神经网络模型，能够更好地捕捉文本数据中的语义和上下文信息。
1. 卷积神经网络（CNN）卷积神经网络是一种常用的深度学习模型，通过卷积操作和池化操作来提取文本中的特征。
CNN在文本分类中的应用主要是通过卷积操作来提取局部特征，然后通过全连接层进行分类。
2. 循环神经网络（RNN）循环神经网络是一种能够处理序列数据的深度学习模型，通过在神经网络中引入循环结构，能够捕捉到文本数据中的时序信息。
RNN在文本分类中的应用主要是通过循环结构来建立文本的上下文关系，并进行分类。
三、文本分类的实践指导1. 数据预处理在进行文本分类之前，需要对原始文本数据进行预处理，包括去除噪声、分词、去除停用词等。
文本特征提取的常用方法在自然语言处理领域，文本特征提取是一个非常重要的环节。
通过提取文本的特征，我们可以进行文本分类、情感分析、实体识别等任务。
本文将介绍一些常用的文本特征提取方法，包括词袋模型、TF-IDF、词嵌入等。
词袋模型词袋模型是文本特征提取中最简单也是最常用的方法之一。
它将文本表示为一个由词汇表中的词组成的向量。
在这个向量中，每个维度对应一个词，而向量的值则表示该词在文本中的出现次数。
词袋模型忽略了单词的顺序和语法，只关注单词的频次。
尽管词袋模型非常简单，但在许多文本分类任务中仍然表现出色。
TF-IDFTF-IDF（Term Frequency-Inverse Document Frequency）是一种衡量词在文本中重要性的方法。
它通过计算词频和逆文档频率来确定一个词的权重。
词频表示一个词在文本中出现的次数，而逆文档频率表示一个词在整个文本集合中出现的频率。
TF-IDF的计算公式为 TF*IDF = (词在文本中的频次 / 文本中所有词的总数) * log(文本集合中文本的总数 / 包含该词的文本数)。
利用TF-IDF可以剔除一些常见的词，突出一些重要的词，从而提高文本特征的质量。
词嵌入词嵌入是将词语映射到一个低维向量空间的技术。
它可以将词语的语义信息编码为向量，使得语义相近的词在向量空间中距离较近。
词嵌入方法有很多种，比较常见的有word2vec、GloVe和FastText等。
这些方法基于大型文本语料库，通过学习词语的上下文关系来生成词向量。
词嵌入在自然语言处理领域中被广泛应用，可以用于文本相似度计算、命名实体识别等任务。
n-gram模型n-gram模型是一种基于词语序列的文本特征提取方法。
它将文本看作一个由词语组成的序列，然后提取n个词语组成的片段作为特征。
n可以是1、2、3等，分别表示unigram、bigram、trigram等。
n-gram模型可以捕捉词语之间的局部依赖关系，能够更好地表达文本的语义信息。
中文文本体裁分类中特征选择的研究的开题报告一、选题背景文本分类作为自然语言处理的一个重要领域，是对文本进行自动化分类的技术。
在实际应用中，文本分类可用于垃圾邮件过滤、情感分析、新闻分类等领域。
常见的文本分类方法有朴素贝叶斯、支持向量机、神经网络等。
文本分类方法的效果与文本特征的选择密切相关，因此在进行文本分类前需要对文本进行特征抽取，找出最具有代表性的文本特征。
目前，在英文文本分类中，已经有很多研究关注文本特征的选择，但在中文文本分类中，特征选择问题仍然比较复杂。
相对于英文，中文词汇量庞大，而且具有歧义性，一些单词可能在不同语境下有不同含义。
因此，在中文文本分类中，需要对文本特征的选择进行深入研究。
二、研究内容本文旨在研究中文文本分类中的特征选择问题，具体研究内容包括以下方面：1.中文文本的特征抽取方法。
中文文本的特征抽取与英文文本有所不同，在特征抽取中需要考虑到中文的字词组合方式以及字词之间的关系。
本研究将重点探索中文文本特征抽取的方法以及各种方法之间的优缺点。
2.特征选择算法的研究。
在特征选择阶段，需要对特征进行筛选，去除一些对分类没有影响的特征，提升分类的精度。
本研究将研究常见的特征选择算法，并比较各种算法之间的效果以及适用性。
3.实验设计与数据分析。
通过选取一定规模的中文文本数据集，比较不同特征抽取方法和特征选择算法的分类效果。
通过实验数据的分析，评估各种算法的优劣，并提出相应的优化建议。
三、研究意义本研究运用机器学习算法对中文文本进行分类，可以提高文本分类的自动化程度，降低人工操作的成本和误差。
除此之外，对中文文本特征选择问题的深入研究，可以提供具有实用性的技术支持，在实际应用中推动文本分类技术的发展。
四、研究方法本研究主要采用以下方法：1.文献综述。
对中文文本分类及特征选择算法的相关文献进行搜集、阅读、总结，掌握国内外学者在该领域的研究进展。
2.数据集的选取。
从中文语料库中选择具有代表性的中文文本数据集，作为实验数据集。
信息熵在中文文本分类中的应用研究中文文本分类是自然语言处理领域的一个关键问题。
随着社交媒体、新闻资讯、电商评论等大量文本数据的快速增长，中文文本分类的重要性日益凸显。
信息熵是中文文本分类中常用的一种特征提取方法，本文将探讨其在中文文本分类中的应用研究。
一、信息熵概述信息熵指的是一个事件或信源输出的信息量大小的度量。
在信息处理领域，其被用作表示随机变量不确定性的度量标准。
信息熵的值越大，表示信息的不确定性越高。
在实际运用中，信息熵可用于衡量文本数据的特征值。
文本的特征值即文本中某个单词或某个词组出现的频率。
信息熵越大，表示该文本的特征值越分散，即文本中不同的单词或词组出现的频率相差越大；信息熵越小，表示该文本的特征值越聚集，即文本中不同的单词或词组出现的频率相差越小。
在中文文本分类中，大多数情况下选取的特征是词频或词向量。
当文本特征值较为分散时，中文文本分类器能够更好地对其进行分类，反之则分类效果较差。
而信息熵的引入，可以辅助分类器更好地识别文本特征。
二、信息熵在中文文本分类中的应用1. 中文分词中文文本分类的一个重要前置任务是中文分词。
中文分词的目的是将一段连续的中文文本划分为相对独立的词组，为后续文本分类工作打好基础。
在传统中文分词算法中，分词的方法分为规则和统计两种。
规则方法需要人工指定分词的语法规则，运用规则对文本进行分词。
而统计方法是指任意字符连续组合的大致可能性的估计，及统计一个对于一给定的文本 Q、候选分词 C 具有最大概率的路径。
统计分词方法在很大程度上依赖于语言模型，缺点是需要大量的文本数据去训练模型，因而需要时间和资源成本，并且会受限于数据的质量和数量。
信息熵可以应用于中文分词的分词歧义消解任务中。
当一段文本中可能存在多种分词方案时，我们可以采用信息熵较小的方案，即分词结果更为聚集的方案，来消解这种歧义。
通过对大量语料库的实验，信息熵法在中文分词歧义消解解决方案中具有显著的优势，能够更好地解决中文分词的歧义问题。
